GPU vs TPU 주요 차이점!!

 

 

 

구분	GPU (Graphics Processing Unit)	TPU (Tensor Processing Unit)
개발 목적	그래픽 처리 및 병렬 연산 가속 (게임, 비주얼 컴퓨팅 등)	딥러닝과 AI 워크로드(특히 텐서 연산) 가속화
제작사	NVIDIA, AMD, Intel 등	Google (구글)
출시 시기	1990년대 후반 (딥러닝 활용은 2010년대 초반부터)	2016년 (구글 I/O 컨퍼런스에서 첫 공개)
아키텍처	범용 병렬 처리 (CUDA, OpenCL 같은 플랫폼 사용)	AI/딥러닝 전용 특화 프로세서 (행렬 연산 최적화)
주요 연산	32-bit/64-bit 부동소수점 연산(FP32/FP64)	8-bit 정수 연산(INT8), 일부 부동소수점(FP16/32) 지원
용도	- 딥러닝 모델 학습 및 추론 - 게임 그래픽 처리 - 영상 편집 등 범용	- 딥러닝 학습 및 추론 최적화 - 대규모 텐서 연산 처리 - 구글 서비스(AI)
프로그래밍 프레임워크	CUDA(NVIDIA), OpenCL 등	TensorFlow에 최적화
확장성	멀티 GPU 사용 가능 (SLI, NVLink로 연결)	TPU Pod를 통해 대규모 클러스터링 가능
전력 효율성	상대적으로 높은 전력 소모	GPU 대비 더 높은 전력 효율성
성능	범용성이 높아 다양한 작업에 적합	특정 AI 연산(텐서 연산)에서 GPU보다 뛰어남
병렬 처리 능력	수천 개의 코어를 통해 병렬 처리 가능	대규모 행렬 연산에 초점, 병렬 연산은 GPU와 비슷하거나 더 빠름
클라우드 서비스	AWS, Azure, Google Cloud 등에서 GPU 제공	Google Cloud TPU에서 TPU 제공
가격	범용 GPU는 상대적으로 저렴하나, 고성능 GPU는 매우 고가	TPU는 클라우드 사용 시 비용 효율적이나 물리적 소유는 제한적
적합한 작업	- 딥러닝 모델 학습 - 비전 작업 - 고성능 컴퓨팅	- 딥러닝 학습과 추론 - TensorFlow 기반의 대규모 AI 모델
한계점	- AI 이외 작업에서는 과소 활용 가능 - 전력 소모가 크다	- TensorFlow에 의존적 - 범용 작업에 부적합

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주요 차이점 요약

1. GPU는 범용 연산 및 그래픽 처리에 강점이 있으며, 다양한 애플리케이션에서 사용됩니다.
2. TPU는 AI와 딥러닝 작업에 최적화된 특수 하드웨어로, 특히 구글의 서비스와 딥러닝 프레임워크(TensorFlow)와 결합하여 효율성이 높습니다.